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通义千问7B阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型,使用了超过2.2万亿token的自建大规模预训练数据集进行语言模型的预训练。数据集包括文本和代码等多种数据类型,覆盖通用领域和专业领域,能支持8K的上下文长度,针对插件调用相关的对齐数据做了特定优化,当前模型能有效调用插件以及升级为Agent。
清华大学ChatGLM2-6B基于开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,引入了GLM 的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练;基座模型的上下文长度扩展到了 32K,并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练;基于 Multi-Query Attention 技术实现更高效的推理速度和更低的显存占用;允许商业使用。